電力用戶標(biāo)簽體系

標(biāo)簽是人為規(guī)定的高度精練的特征標(biāo)識(shí)，電力用戶主要以家庭為單位定義屬性標(biāo)簽，如：家庭人口數(shù)量標(biāo)簽,3人等;住房區(qū)域標(biāo)簽，金水區(qū)等。標(biāo)簽呈現(xiàn)出兩個(gè)重要特征：①語義化，人們能很方便地理解每個(gè)標(biāo)簽含義，這也使得用戶畫像模型具備實(shí)際意義，能夠較好地滿足業(yè)務(wù)需求，如判斷用戶偏好;②短文本，每個(gè)標(biāo)簽通常只表示一種含義，標(biāo)簽本身無需再做過多文本分析等預(yù)處理工作，這為利用機(jī)器提取標(biāo)準(zhǔn)化信息提供了便利。

如圖7-2所示，電力用戶標(biāo)簽體系主要包括兩個(gè)類別：一是社會(huì)屬性，包括基礎(chǔ)屬性、人口狀況、房屋狀況、熱源類型等，描述了電力用戶的基本類型特征，反映了用戶用電模式和用電需求宏觀差異的原因;二是用電行為，包括負(fù)荷模式、用電設(shè)施、信用等級(jí)、需求響應(yīng)，描述了電力用戶用電行為基本特征，體現(xiàn)了用戶用電行為的微觀差異，是提供個(gè)性化用電服務(wù)的基礎(chǔ)。

圖7-2 用戶畫像標(biāo)簽體系

數(shù)據(jù)源分析

構(gòu)建電力用戶畫像是為了還原用戶信息，數(shù)據(jù)來源于所有用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)。對(duì)于電力用戶相關(guān)數(shù)據(jù)，采用封閉性的分類方式，有助于后續(xù)不斷枚舉并迭代補(bǔ)充遺漏的信息維度，避免架構(gòu)上對(duì)每一層分類沒有考慮完整，造成維度遺漏留下擴(kuò)展性隱患。

本書將用戶數(shù)據(jù)劃分為靜態(tài)信息數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)信息數(shù)據(jù)兩大類。靜態(tài)數(shù)據(jù)指用戶相對(duì)穩(wěn)定的信息，如圖7-3所示，主要包括：用戶人口、房屋、地域、所屬社區(qū)、工業(yè)用戶所屬行業(yè)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等社會(huì)屬性信息，反映了用戶的用能類型;熱源、用電器、新能源動(dòng)力等負(fù)荷屬性信息，反映了用戶的用能潛力;購電渠道、信用等級(jí)、消費(fèi)周期等商業(yè)屬性，反映了用戶能源消費(fèi)能力。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)指用戶不斷變化的行為信息，主要包括：負(fù)荷曲線、負(fù)荷控制等用電行為數(shù)據(jù)，反映了用戶在用電時(shí)間、用電量、用電模式等方面的動(dòng)態(tài)信息，有助于實(shí)現(xiàn)短期和長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)，幫助售電主體向用戶推薦優(yōu)化的用電套餐等;瀏覽、支付于、訂購、發(fā)表等互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，反映了用戶在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的用電相關(guān)數(shù)據(jù)，比如用戶通過互聯(lián)網(wǎng)瀏覽歷史和當(dāng)前負(fù)荷數(shù)據(jù)、獲取售電主體的電價(jià)和需求響應(yīng)套餐信息、通過第三方支付繳納電費(fèi)、訂購合同能源等增值服務(wù)、通過互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程控制家用電器的通斷等。

圖7-3 電力用戶畫像數(shù)據(jù)源

用戶畫像建模與大數(shù)據(jù)分析方法

如圖7-4所示，基于大數(shù)據(jù)的電力用戶畫像分析系統(tǒng)及其建模方法和過程主要包括：

（1）數(shù)據(jù)源系統(tǒng)。用戶畫像分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源主要包括：數(shù)據(jù)類系統(tǒng)，來自于用電物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的用電數(shù)據(jù)、用電器的用電狀態(tài)、新能源的設(shè)備設(shè)施運(yùn)行參數(shù)、智能電網(wǎng)供用電參數(shù)等;互聯(lián)網(wǎng)渠道系統(tǒng)，主要指用戶通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行用電相關(guān)行為的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，包括用戶在售電平臺(tái)上的購售電行為數(shù)據(jù)、支付數(shù)據(jù)和社交關(guān)系數(shù)據(jù);第三方數(shù)據(jù)主要指從政府、行業(yè)組織等獲取的公有數(shù)據(jù)，體現(xiàn)了自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和社會(huì)發(fā)展等內(nèi)容。

圖7-4 用戶畫像大數(shù)據(jù)建模分析系統(tǒng)

（2）數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)交換子系統(tǒng)和外聯(lián)應(yīng)用網(wǎng)關(guān)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)文件、日志文件、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及第三方數(shù)據(jù)集成融合，為大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提供數(shù)據(jù)輸入。

（3）大數(shù)據(jù)平臺(tái)。基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)用電相關(guān)的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、建模分析和可視化。

標(biāo)簽建模

標(biāo)簽建模是電力用戶畫像的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如圖7-5所示，目標(biāo)是根據(jù)用戶的屬性和用電行為為其打上標(biāo)簽，并計(jì)算標(biāo)簽的權(quán)重。主要過程包括：

圖7-5 用戶畫像標(biāo)簽建模方法

（1）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)用戶各種靜態(tài)和動(dòng)態(tài)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，為用戶賦予事實(shí)標(biāo)簽。比如某用戶可以定義標(biāo)簽為“三之家、普通住宅、12—14點(diǎn)用電高峰、無違約行為”等

（2）建模分析。標(biāo)簽建模主要涉及靜態(tài)標(biāo)簽和動(dòng)態(tài)標(biāo)簽，前者為用戶靜態(tài)數(shù)據(jù)形成的標(biāo)簽，包括用戶社會(huì)屬性、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等;后者為用戶動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)經(jīng)過建模分析形成的標(biāo)簽，包括用戶需求響應(yīng)潛力、增值服務(wù)應(yīng)用偏好、互聯(lián)網(wǎng)行為偏好等。標(biāo)簽建模的過程，一是建立標(biāo)簽識(shí)別模型;二是計(jì)算標(biāo)簽權(quán)重。以用戶互聯(lián)網(wǎng)閱讀用電報(bào)告的行為為例，用戶畫像的數(shù)據(jù)模型，可概括為用戶標(biāo)識(shí)+時(shí)間+行為類型+接觸點(diǎn)(網(wǎng)址+內(nèi)容)，表示某用戶因?yàn)樵谑裁磿r(shí)間什么地點(diǎn)做了什么事，并形成標(biāo)簽。其中，不同行為類型，對(duì)于接觸點(diǎn)的內(nèi)容產(chǎn)生的標(biāo)簽信息，具有不同的權(quán)重，如瀏覽用電報(bào)告時(shí)點(diǎn)擊的“電價(jià)套餐”和購電時(shí)點(diǎn)擊的“電價(jià)套餐”具有不同的意義，前者權(quán)重定義為1，后者則可以定義為5。用戶標(biāo)簽的權(quán)重可能隨時(shí)間的增加而衰減，因此定義權(quán)重的衰減因子r，行為類型決定了權(quán)重，閱讀內(nèi)容決定了標(biāo)簽，進(jìn)一步標(biāo)簽權(quán)重w可定義為式中：

w=r*w_b

式中：w_b為行為權(quán)重。

通過標(biāo)簽的建模分析可以為用戶賦予包含標(biāo)簽的權(quán)重的模型標(biāo)簽，形成用戶興趣愛好、渠道偏好、用電偏好、活躍度、關(guān)聯(lián)關(guān)系、滿意度、信用風(fēng)向等級(jí)等動(dòng)態(tài)標(biāo)簽。

（3）預(yù)測(cè)模型。通過對(duì)用戶靜態(tài)、動(dòng)態(tài)標(biāo)簽的定義與建模分析，利用數(shù)據(jù)挖掘和智能算法預(yù)測(cè)用戶流失概率、近期用電需求、需求響應(yīng)敏感程度、違約概率等預(yù)測(cè)性的標(biāo)簽，支撐能源互聯(lián)網(wǎng)各市場(chǎng)主體實(shí)現(xiàn)面向用戶的精準(zhǔn)消費(fèi)。